Bu bibliyometrik analiz, 2016'dan 2025'e kadar T-lenfosit metabolik yeniden programlama araştırmalarında yayın trendlerini, iş birliği ağlarını ve gelişmekte olan araştırma merkezlerini değerlendirmek için CiteSpace, VOSviewer ve Scimago Graphica kullandı.
Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.
Araştırma makalesi
T Lenfositlerinde Metabolik Yeniden Programlamanın Bibliyometrik Analizi, Araştırma Trendlerini ve Ortaya Çıkan Sıcak Noktaları, 2016-2025
* These authors contributed equally
Bu makalede
Özet
Özet
T lenfositler, bağışıklık yanıtlarının merkezi düzenleyicileridir ve son çalışmalar, metabolik süreçlerin kanser ve otoimmün hastalıklarda T-lenfositlerin aktivasyonunu, farklılaşmasını ve efektör fonksiyonunu etkilediğini göstermiştir. Bu çalışma, Web of Science Çekirdek Koleksiyonu'ndan alınan 1 Ocak 2016 - 31 Aralık 2025 tarihleri arasında yayınların bibliyometrik analizini gerçekleştirmiştir. CiteSpace, referanslar ve anahtar kelimelerin ortak rastlanma, ortak alıntı ve kümeleme analizleri için kullanıldı. VOSviewer, dergileri, yazarları, referansları, ülkeleri ve kurumları analiz etmek için kullanılırken, Scimago Graphica ulusal iş birliği ağlarını görselleştirdi ve Excel yıllık yayın trendlerini değerlendirmek için kullanıldı. Toplamda 1.882 yayın dahil edilmiştir. Yıllık yayın üretimi istikrarlı bir şekilde arttı ve 2021 ile 2025 yıllarında kayda değer bir büyüme gözlemlendi. Çin en yüksek yayın hacmini sağlarken, Amerika Birleşik Devletleri daha fazla atıf etkisi gösterdi. Frontiers in Immunology en verimli dergi iken, Nature en yüksek atıf etkisini gösterdi. Anahtar kelime kümeleme ve atıf analizleri, T-lenfosit metabolik yeniden programlama, glukoz ve amino asit metabolizması ve bağışıklık hücresi metabolik etkileşimlerine artan ilgi üzerine odaklanan gelişen araştırma noktalarını belirledi. Genel olarak, bu bibliyometrik analiz T-lenfosit immünometabolizmasındaki araştırmaların devam ettiğini göstermekte ve hücrelerarası metabolik düzenleme ile lipid metabolizması gibi ortaya çıkan tematik yönleri vurgulamaktadır.
Giriş
Naif T lenfositler, sessiz ve düşük enerjili metabolik durumlarını korumak için öncelikle mitokondriyal oksidatif fosforilasyona (OXPHOS)dayanırlar 1. Ancak antijen uyarımında, aktive T lenfositler, hızlı proliferasyonu ve efektörfonksiyonunu desteklemek için aerobik glikolize doğru metabolik bir kayma geçirir. Efektör T lenfositleri, özellikle sitotoksik alt kümeler, sitokin üretimi ve hücresel genişlemeyle ilişkili artan biyoenerjik ve biyosentetik talepleri karşılamak için glikolizebağlıdır 3. Glikoliz, OXPHOS'a göre glikoz molekülü başına daha az adenozin trifosfat (ATP) üretse de, hızlı metabolik hızı aktive edilmiş bağışıklık hücrelerinin işlevsel gereksinimlerini destekler4. Aşırı glikolitik aktivite de bağışıklık mikroçevresinde zararlı etkilere katkıda bulunabilir. Laktat birikimi, glikozdan kaynaklanan serin sentezini bozabilir ve hücre içi redoks dengesini değiştirebilir; böylece T-lenfositlerin çoğalmasını vefonksiyonunu bastırır. 5. Ayrıca, yüksek laktat seviyeleri, glikolize bağımlı göç yollarını bozur ve CD4⁺ ile CD8⁺ Tlenfositleri 6,7'nin hareketliliğini azaltır.
Hücresel metabolizma, metabolik yeniden programlama olarak bilinen bir süreçle çevresel ve fizyolojik uyarıcılara dinamik olarak uyumsağlar 8,9. Artan kanıtlar, metabolik yeniden programlamanın T-lenfositlerin aktivasyonu, farklılaşması ve fonksiyonel plastisitesinin düzenlenmesinde merkezi bir roloynadığını göstermektedir 10,11. Bu metabolik değişiklikler, bağışıklık mikroçevresindeki değişikliklerin T-lenfosit fonksiyonunu ve bağışıklık düzenlemesini etkilediği kanser ve otoimmün hastalıklardaözellikle önemlidir 12,13. Birçok bibliyometrik çalışma, kanser immünometabolizması ve hastalıkla ilişkili bağışıklık metabolizması gibi daha geniş bağlamlarda immünometabolizmayı değerlendirmiş olsa da, bu analizler esas olarak T-lenfosit-spesifik metabolik yeniden programlama yerine genel immmun-metabolik etkileşimlereodaklanmaktadır 14,15. Özellikle T-lenfosit immünometabolizmasına özel olarak adanmış kapsamlı bir bibliyometrik değerlendirme, özellikle bu alandaki araştırma eğilimleri, iş birliği ağları ve gelişen tematik noktalar açısından sınırlı kalır.
Bu boşluğu gidermek için, bu çalışma 1 Ocak 2016'dan 31 Aralık 2025'e kadar Web of Science Core Collection (WOScc)'de indekslenen yayınların bibliyometrik analizini gerçekleştirdi. CiteSpace, VOSviewer ve Scimago Grafica, T-lenfosit metabolik yeniden programlama araştırmalarında yayın çıktısını, iş birliği kalıplarını, ortak atıf ilişkilerini ve tematik evrimi nicel olarak analiz etmek için kullanıldı. Geleneksel anlatı incelemelerinin aksine, bibliyometrik analiz atıf, kümeleme ve anahtar kelime analizleri yoluyla bilimsel çevreye yapılandırılmış ve veri odaklı bir genel bakış sunar. Bu çalışmanın amacı, T-lenfosit immünometabolizmasında küresel araştırma eğilimlerini ve ortaya çıkan sıcak noktaları sistematik olarak karakterize etmek ve bu hızla gelişen alandaki mevcut bilgi ortamına organize bir genel bakış sunmaktı.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Protokol
Bu çalışma, yalnızca halka açık veri tabanlarından alınan bibliyografik verileri analiz etti ve insan katılımcıları, hayvanları veya tanımlanabilir kişisel verileri içermedi; Bu nedenle, kurumsal etik onayı ve bilgilendirilmiş onay gerekmiyordu.
Veri Toplama ve Arama Stratejisi
Veriler 27 Ocak 2026'da WoSCC (https://www.webofscience.com/wos/woscc/)'den çıkarıldı. Seçilen veritabanı baskıları Bilim Atıf Indeksi Genişletilmiş (SCI-GENDİLEND) ve Sosyal Bilimler Atıf Indeksi idi. Arama, Gelişmiş Arama arayüzü kullanılarak gerçekleştirildi. Arama stratejisi "Konu (TS)" alanında uygulanmış ve tam arama sorgusu ile ortaya çıkan kayıtlar Tablo 1'de sunulmuştur. Arama süresi, 1 Ocak 2016 ile 31 Aralık 2025 tarihleri arasında WoSCC "Zaman Aralığı" filtresi kullanılarak indekslenen yayınlarla sınırlıydı. Yalnızca orijinal araştırma makaleleri ve derleme makaleleri "Belge Türleri" filtresi kullanılarak dahil edildi. Dil İngilizce ile sınırlıydı ve ülke, kurum veya araştırma alanı için herhangi bir kısıtlama uygulanmadı. Tüm kayıtlar, ihracat sırasında "Tam Kayıt ve Atıflanan Referanslar" seçilerek düz metin formatında dışa aktarıldı. Alınan kayıt sayısı 500'ü aştığında, kayıtlar birden fazla grup halinde indirilmiş ve analiz öncesinde tek bir veri setine birleştirilmiştir. Alındıktan sonra, tüm kayıtlar ön işleme ve bibliyometrik analiz için CiteSpace'e aktarıldı. Tekrarlanan kayıtlar, başlık, yazarlar, yayın yılı ve kaynak dergi dahil olmak üzere bibliyografik meta verilere dayanarak CiteSpace'teki yerleşik deduplication fonksiyonu kullanılarak tanımlandı ve kaldırıldı. Olası tutarsızlıklar veya eksik bibliyografik kayıtlar tespit edildiğinde, analiz öncesinde veri doğruluğu ve tutarlılığını sağlamak için manuel doğrulama da yapıldı.
| Set | Sonuçlar | Arama Sorgusu |
| #1 | 252,461 | TS=("T hücresi*" YA da "T-hücre*" YA da "T lenfosit*" YA da "T-lenfosit*" YA da "T-lenf*" YA da "CD4+ T hücresi*" YA da "CD8+ T hücresi*" YA da "sitotoksik T hücresi*" YA da "düzenleyici T hücresi*" YA da "Treg*" YA da "T yardımcı hücresi*" YA YA da "Th hücresi*" YA da "saf T hücresi*" YA da "hafıza T hücresi*" YA da "efektör T hücresi*") |
| #2 | 13,799 | TS=("metabolik yeniden programlama*" YA da "metabolik yeniden yapılandırma*" YA da "metabolik yeniden yapılandırma") |
| #3 | 1,882 | #1 VE #2 |
Tablo 1: Web of Science Core Collection arama stratejisi, bibliyometrik veri erişimi için kullanılır. Tablo, WoSCC'den literatür toplamak için kullanılan ayrıntılı arama stratejisi, anahtar kelime kombinasyonları, Boolean operatörleri ve nihai arama sayılarını özetlemektedir. Aramalar, Gelişmiş Arama arayüzündeki "Konu (TS)" alanı kullanılarak gerçekleştirildi. Joker kartlar (*) birden fazla kelime sonunu ve ilgili terimleri almak için kullanıldı. Son veri seti, dil ve belge tipi filtrelerin uygulanmasıyla 1 Ocak 2016 ile 31 Aralık 2025 tarihleri arasında indekslenen yayınlardan oluşuyordu.
Analitik Yaklaşımlar
Veri analizi için çoklu araç bibliyometrik yaklaşımı sistematik olarak uygulanmıştır. Analiz, Windows 10 işletim sistemi ortamında gerçekleştirildi. CiteSpace (v.5.7.R2), WoSCC'den dışa aktarılan TXT formatlı veriler işlenerek referansları ve anahtar kelimeleri analiz etmek için kullanıldı. CiteSpace parametreleri şu şekilde yapılandırıldı: (1) zaman dilimleme 2016'dan 2025'e kadar her dilim başına bir yıl olarak ayarlandı; (2) seçim kriterleri g-indeksi (k = 25) kullanılarak yapılandırıldı; (3) budama yöntemleri arasında Pathfinder, Budama Dilimlenmiş Ağlar ve Birleştirilmiş Ağı Budama gibi temel ilişkiler korulurken ağ yapılarını basitleştirmek; ve (4) kümeleme analizi log-olasılık oranıalgoritması 16 kullanılarak gerçekleştirildi. Bu analiz, hem referanslar hem de anahtar kelimeler için ortak kaynak ağları, kümeleme haritaları, zaman çizelgesi görselleştirmeleri ve patlama tespit haritaları oluşturdu. Görselleştirme haritalarında, düğüm boyutu frekansı, bağlantı kalınlığı birlikte oluşma gücünü ve mor halkalar yüksek aralık merkeziliğini temsil ediyordu. Patlama düğümleri, zaman içinde atıf veya anahtar kelime sıklığında ani bir artışı yansıtıyordu.
Daha sonra, dışa aktarılan dosyalar Windows Notepad kullanılarak UTF-8 kodlamasında yeniden kaydedildi ve bibliyometrik eşleme için VOSviewer'a (sürüm 1.6.20) aktarıldı; bu da yazarlar, dergiler, kurumlar ve ülkeler arasında ortak yazarlık, ortak kaynak ve ortak oluş analizleri dahilolmak üzere 17. Tam sayım yöntemi uygulandı ve normalizasyon ilişki gücü yöntemiyle gerçekleştirildi. Veri seti büyüklüğüne göre minimum oluşma eşikleri belirlendi (yazarlar ≥ 5 yayın; anahtar kelimeler ≥ 5 buluşma; kurumlar ≥ 3 yayın). Ağ görselleştirmesi, öğe ağırlığı ve toplam bağlantı gücüne dayanıyordu. Ülke düzeyinde iş birliği analizi için, VOSviewer'dan dışa aktarılan GML dosyaları Scimago Graphica'ya (sürüm 1.0.53) aktarıldı; burada düğümler ülkeleri temsil ediyordu. Ağ görselleştirme ve kümeleme, ülkeler arasındaki mekansal ilişkileri ve iş birliği kalıplarını temsil etmek için varsayılan güç yönlendirilmiş düzen algoritması kullanılarak oluşturuldu. WPS Excel, yıllık yayın eğilimlerinin tanımlayıcı istatistiksel analizi ve temel veri özetimi için kullanılmıştır. Sonuçlar çubuk grafikler, sütun grafikleri ve çizgi grafikler kullanılarak görselleştirildi.
Yukarıda açıklanan aynı arama stratejisiyle ek bir zaman dilimli analiz yapıldı ve arama yalnızca 1 Ocak 2025 ile 31 Aralık 2025 tarihleri arasında indekslenen yayınlarla sınırlandırıldı. Aynı WoSCC sorgu çerçevesi ve analitik ortam içinde, yakın zamanda çıkan yayınlar ve konferansla ilgili çıktılar bağlamsal ve betimleyici amaçlarla geri alınmıştır. Bu işlem tamamen WoSCC'nin yerleşik analitik arayüzü içinde gerçekleştirilmiştir. Bağımsız bir veri seti oluşturulmadı ve alınan bilgiler birincil bibliyometrik veri setine entegre edilmedi veya nicel analiz için kullanılmadı. Genel çalışma tasarımı ve bibliyometrik analiz iş akışı bir akış şeması içinde özetlenmiştir (Şekil 1).
Şekil 1. T-lenfosit metabolik yeniden programlama araştırmasının bibliyometrik analizinin iş akışı. Bu bibliyometrik analizde kullanılan çalışma tasarımı ve analitik iş akışının şematik özeti. Yayınlar, önceden tanımlanmış arama stratejileri ve dahil etme kriterleri kullanılarak Web of Science Core Collection (WoSCC)'den alındı. Alınan kayıtlar düz metin formatında dışa aktarıldı ve tekrarların kaldırılması ve bibliyografik veri standartlaştırılması dahil olmak üzere ön işlemeye tabi tutuldu. Bibliyometrik analizler, ortak alıntı, anahtar kelime ortak rastlanma, kümeleme ve patlama algılama analizleri için CiteSpace kullanılarak ve yazarlar, kurumlar, ülkeler ve dergiler arasında iş birliği ağı analizleri için VOSviewer kullanılarak gerçekleştirildi. Scimago Graphica uluslararası iş birliği ağlarını görselleştirmek için kullanılmış, WPS Excel ise yıllık yayın eğilimleri ve betimleyici istatistikleri analiz etmek için kullanılmıştır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Sonuçlar
Yayın Çıktısı ve Zamansal Eğilimler
Bu alandaki araştırma faaliyetlerinin zamansal evrimini karakterize etmek için, WoSCC'de indekslenen yayınlar kullanılarak bibliyometrik analiz yapılmıştır. Son on yılda toplam 1.991 kayıt ilk olarak ele geçirildi. Tekrarlanan ve İngilizce olmayan kayıtların kaldırılmasının ardından, 1.046 orijinal araştırma makalesi ve 836 inceleme makalesi dahil olmak üzere 1.882 yayın dahil edildi ve analiz edildi. 2016'dan 2025'e kadar yıllık ya...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Tartışma
T hücrelerinde metabolik yeniden programlama bibliyometrik analizimiz, zaman içinde araştırma çıktısında sürekli bir artış olduğunu ortaya koydu. 2020'de yayın ve atıf sayısında belirgin bir artış yaşandı; 2019'a kıyasla 40 ek yayın ve 1.989 ek atıf eklendi. Bu artış, glütamin blokadası, tümör bağışıklık kaçınışını aşmak için farklı metabolik programları indikle (22 Kasım 2019'da yayımlandı)18 gibi birçok yüksek atıf alan yayınla geçici olarak örtüştü; bu...
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Açıklamalar
Çıkar Çatışmaları:
Yazarlar bu çalışmayla ilgili çıkar çatışması belirtmemektedir.
Yazar katkıları:
Veri toplama ve literatür erişimi Yi Liu tarafından gerçekleştirildi. Veri ön işleme ve bibliyometrik analizler Yinping Yang tarafından gerçekleştirildi. Görselleştirme ve figür hazırlığı Xinyue Yang ve Jinquan Li tarafından gerçekleştirildi. El yazmasının ilk taslağı Yi Liu ve Weihong Li tarafından yazılmıştır. Tüm yazarlar makale revizyonuna katkıda bulunmuş ve son teslim edilen versiyonu onaylamıştır.
Teşekkürler
Yazarlar, Merkezi Üniversiteler için Temel Araştırma Fonları (2022-JYB-JBZR-037) maddi desteği memnuniyetle teşekkür etmektedir.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| CiteSpace | Drexel University | v.5.7.R2 | SCR_025121 |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | v.2604 Build 16.0.19929.20136 | SCR_016137 (Microsoft Excel) |
| WPS Excel | Kingsoft Office | v.12.1.0.26375 | |
| Scimago Graphica | Scimago Lab | v.1.0.53 | Mevcut değil |
| VOSviewer | Leiden University | v.1.6.20 | SCR_023516 |
| Web of Science Core Collection | Clarivate Analytics | 27 Ocak 2026'da erişildi; sürüm geçerli değil | Mevcut değil |
| Windows İşletim Sistemi | Microsoft Corporation | Windows 10 | Mevcut değil |
Kaynaklar
- Pearce EL, et al. Fueling immunity: insights into metabolism and lymphocyte function. Science. 2013;342(6155):1242454.
- Wang R, et al. The transcription factor Myc controls metabolic reprogramming upon T-lymphocyte activation. Immunity. 2011;35(6):871-82.
- Shyer JA, et al. Metabolic signaling in T cells. Cell Res. 2020;30(8):649-59.
- Gubser PM, et al. Rapid effector function of memory CD8+ T cells requires an immediate-early glycolytic switch. Nat Immunol. 2013;14(10):1064-72.
- Yuan Q, et al. Enhancing intracellular NADPH bioavailability through improving pentose phosphate pathway flux and its application in biocatalysis asymmetric reduction reaction. J Biosci Bioeng. 2022;134(6):528-33.
- Quinn WJ III, et al. Lactate limits T-cell proliferation via the NAD(H) redox state. Cell Rep. 2020;33(11):108500.
- Pucino V, et al. Lactate buildup at the site of chronic inflammation promotes disease by inducing CD4+ T-cell metabolic rewiring. Cell Metab. 2019;30(6):1055-74.e8.
- O'Neill LAJ, et al. A guide to immunometabolism for immunologists. Nat Rev Immunol. 2016;16(9):553-65.
- Almeida L, et al. Metabolic pathways in T-cell activation and lineage differentiation. Semin Immunol. 2016;28(5):514-24.
- Haas R, et al. Lactate regulates metabolic and pro-inflammatory circuits in control of T-cell migration and effector functions. PLoS Biol. 2015;13(7):e1002202.
- Chang CH, Pearce EL. Emerging concepts of T-cell metabolism as a target of immunotherapy. Nat Immunol. 2016;17(4):364-68.
- Ho PC, et al. Reenergizing T-cell anti-tumor immunity by harnessing immunometabolic checkpoints and machineries. Curr Opin Immunol. 2017;46:38-44.
- Von Meyenn L, et al. Targeting T-cell metabolism in inflammatory skin disease. Front Immunol. 2019;10:2285.
- Zhu H, et al. Trends and hotspots in research related to tumor immune escape: bibliometric analysis and future perspectives. Front Immunol. 2025;16:1604216.
- Zhang B, et al. Mapping research trends in immune-cell metabolic reprogramming in breast cancer: a parallel dual-database bibliometric study. Discov Oncol. 2026;17:724.
- Chen G, et al. Rheumatoid arthritis and fibromyalgia syndrome: a bibliometric and bioinformatics perspective on comorbidity research. J Multidiscip Healthc. 2025;18:6811-27.
- Wang Y, et al. Research trends and hotspots in JAK inhibitors for ulcerative colitis: a bibliometric analysis from 2015 to 2024. J Multidiscip Healthc. 2025;18:6755-71.
- Leone RD, et al. Glutamine blockade induces divergent metabolic programs to overcome tumor immune evasion. Science. 2019;366(6468):1013-21.
- Watson MJ, et al. Metabolic support of tumour-infiltrating regulatory T cells by lactic acid. Nature. 2021;591(7851):645-51.
- Xia L, et al. The cancer metabolic reprogramming and immune response. Mol Cancer. 2021;20(1):28.
- Miao S, et al. tRNA m1A modification regulates cholesterol biosynthesis to promote antitumor immunity of CD8+ T cells. J Exp Med. 2025;222(3):e20240559.
- Angelin A, et al. Foxp3 reprograms T-cell metabolism to function in low-glucose, high-lactate environments. Cell Metab. 2017;25(6):1282-93.e7.
- Huang SC, et al. Metabolic reprogramming mediated by the mTORC2-IRF4 signaling axis is essential for macrophage alternative activation. Immunity. 2016;45(4):817-30.
- Nakaya M, et al. Inflammatory T-cell responses rely on amino acid transporter ASCT2 facilitation of glutamine uptake and mTORC1 kinase activation. Immunity. 2014;40(5):692-705.
- Ma EH, et al. Serine is an essential metabolite for effector T-cell expansion. Cell Metab. 2017;25(2):345-57.
- Pearce EL, et al. Fueling immunity: insights into metabolism and lymphocyte function. Science. 2013;342(6155):1242454.
Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.